医生经常告诉癌症患者他们可能寿命多长时间以及他们对治疗的反应程度。但是，这些都是棘手的估计。现在，一种新的统计方法有望提供有关癌症患者可以存活多长时间的更准确信息。
来自UCLA的研究人员开发了一种新工具，称为mRNA同工型变异（Surviv）的生存分析，该工具对RNA序列数据中mRNA同工型比的测量不确定性进行了建模，以预测患者的生存时间。
利用生物医学大数据，该工具对六种癌症类型进行了测试：乳腺癌，大脑（高度攻击性且侵略性较低），肺，卵巢和肾脏。涵盖癌症分子和临床特征的数据导致科学家确定围绕癌症预后和治疗的新生物标志物。
“ [w]发现，基于同工型的预测在预测生存时间时始终如一地效果比常规基因的预测更好。”告诉Medscape，并补充说，在临床环境中使用创新可能需要一到三年。
花费两年多的时间开发其算法，团队用过的来自2600多名癌症患者的样本，报告了与乳腺癌患者生存时间有关的约200种同工型的鉴定。一些同工型预测生存时间更长，而另一些同工型则与较短的时间相关。
科学家使用称为c指数的度量标准，评估了生存预测因子的执行方式，发现他们的新工具在六种癌症类型的模拟研究中都超过了基于基因的预测。
Xing说，这些发现是令人惊讶的发现，因为与以前的想法相反，同工型比提供了癌症的分子特征，而不是基因的整体丰度。
他补充说，人类基因通常产生7至10种同工型。在癌症的情况下，一个基因有时会产生两个同工型，每种基因促进或抑制转移或疾病传播到人体其他器官或部分。要了解这两者之间的差异对于与这种情况作斗争至关重要。
Xing说：“我们只是刮擦了表面。”他们提到了他们将方法应用于更多类型癌症的更大数据集的计划，以便开发出更可靠的基于同工型的患者生存预测因子。
发现是详细的6月9日在日记中自然通讯。
在相关新闻中，最近一项单独的研究很好地利用了网络搜索可能早日检测到癌症。来自微软的团队表明，这些在线搜索对于预测胰腺癌的未来诊断很有用。
照片：彼得·史蒂文斯（Peter Stevens）| Flickr
